Študijný program umelá inteligencia

Základné údaje

Študijný program v registri ŠP: umelá inteligencia
Zabezpečuje: Fakulta elektrotechniky a informatiky
Študijný odbor: informatika
Stupeň: 2
Forma štúdia: denná
Titul: Ing.
Dĺžka štúdia v rokoch: 2
Profesijne orientovaný: nie
Spoločný študijný program: nie
Jazyky poskytovania:

Profil absolventa

Charakteristika
Inžiniersky študijný program umelá inteligencia (UI) nadväzuje na bakalársky stupeň a rozvíja pokročilé teoretické, výskumné a aplikačné kompetencie potrebné na návrh, vývoj, integráciu a hodnotenie komplexných systémov umelej inteligencie. Program je postavený na troch pilieroch: 1. Teoretické a technologické jadro UI: pokročilé metódy strojového a hlbokého učenia, hybridné systémy umelej inteligencie, spracovanie prirodzeného jazyka, objavovanie znalostí, spracovanie časových radov a priestorovo-časových dát, vysvetliteľná a zodpovedná UI, paralelné a distribuované výpočty. 2. Aplikačné oblasti a inovácie: UI v zdravotníctve, energetike, priemysle, doprave, sociálnych sieťach, observačných dátach, inteligentných robotických systémoch a smart technológiách. 3. Projektovo-výskumný a etický rámec: samostatná a tímová projektová práca, metodológia výskumu, integrácia a nasadzovanie UI aplikácií, etika a spoločenská zodpovednosť umelej inteligencie. Program rozvíja schopnosť študentov prepájať teoretické poznatky s praktickou implementáciou a rozvíjať nové koncepty a algoritmy v prostredí rýchlo sa meniacej digitálnej ekonomiky. Absolventi sú pripravení pôsobiť v technologickom výskume, vývoji, inováciách, dátovej vede a v manažmente UI projektov.
Ciele vzdelávania
Absolvent inžinierskeho študijného programu Umelá inteligencia (UI) má komplexné teoretické, výskumné a aplikačné vedomosti z oblasti umelej inteligencie, strojového učenia, robotiky, inteligentných systémov, spracovania dát a optimalizácie rozhodovacích procesov. Je schopný samostatne tvoriť, hodnotiť a implementovať riešenia, ktoré spájajú matematické, algoritmické a technologické aspekty UI. Ciele vzdelávania integrujú vybrané strategické ciele Technickej univerzity v Košiciach, strategické ciele Fakulty elektrotechniky a informatiky TUKE, požiadavky zamestnávateľov, kvalifikačný rámec EHEA a Národný klasifikačný rámec. Cieľom inžinierskeho študijného programu UI je pripraviť odborníkov s hlbokými vedomosťami a pokročilými zručnosťami v oblasti umelej inteligencie, ktorí sú schopní samostatne navrhovať, analyzovať, vyvíjať a nasadzovať systémy s umelou inteligenciou s vysokou mierou originality a zodpovednosti. Študenti počas štúdia: - prehĺbia svoje poznatky o metódach strojového a hlbokého učenia, práce s nepresnou a neurčitou znalosťou, transformerových architektúr, pokročilej optimalizácie a adaptívnych modelov; - zvládnu spracovanie veľkých dát, distribuované výpočty v cloudových a HPC prostrediach, ako aj edge systémy; - získajú zručnosti v pokročilom spracovaní prirodzeného jazyka, počítačovom videní a objavovaní znalostí; - naučia sa navrhovať a implementovať komplexné UI riešenia v špecifických doménach (zdravotníctvo, priemysel, robotika, online obsah, energetika, vesmírne dáta a iné); - osvoja si zásady vysvetliteľnej a dôveryhodnej UI, hodnotenia výkonnosti a použiteľnosti modelov UI a systémov s UI; - získajú skúsenosti s riadením projektov, metodikou vedeckej práce a tímovým výskumom; - rozvinú schopnosť interdisciplinárne komunikovať a spolupracovať pri vývoji UI riešení s inými odbormi. Študijný program podporuje aj etický a spoločenský rozmer vzdelávania v duchu princípov FAIR UI – spravodlivosti, transparentnosti, interpretovateľnosti a zodpovednosti UI riešení. Program vedie študentov k tvorivému a výskumnému mysleniu, umožňujúcemu rozvíjať originálne prístupy a riešenia v oblasti umelej inteligencie. Absolventi dokážu integrovať poznatky z rôznych oblastí, syntetizovať nové riešenia a rozhodovať sa aj v prostrediach s neúplnými alebo nejednoznačnými informáciami, pričom zohľadňujú etické a spoločenské dôsledky svojej práce.
Výstupy vzdelávania
Absolvent inžinierskeho študijného programu Umelá inteligencia (UI) má komplexné teoretické, výskumné a aplikačné vedomosti z oblasti umelej inteligencie, strojového učenia, robotiky, inteligentných systémov, spracovania dát a optimalizácie rozhodovacích procesov. Je schopný samostatne tvoriť, hodnotiť a implementovať riešenia, ktoré spájajú matematické, algoritmické a technologické aspekty UI. Absolvent: - dokáže analyzovať zložité problémy, formulovať ich matematický model a navrhnúť efektívne riešenie pomocou UI metód, - vie vytvárať, hodnotiť a vysvetľovať modely UI s dôrazom na ich presnosť, interpretovateľnosť a spoločenskú prijateľnosť, - rozumie princípom paralelných a distribuovaných výpočtov a vie ich aplikovať na trénovanie a nasadenie veľkých modelov UI, - dokáže integrovať a nasadzovať UI riešenia do prostredia priemyselných, dopravných, robotických, cloudových a edge systémov, - má schopnosť viesť a koordinovať výskumné a inovačné projekty, publikovať výsledky a obhajovať návrhy pred odborným publikom, - koná zodpovedne a eticky s ohľadom na spoločenské dopady, autorské práva, ochranu údajov a dôveryhodnosť UI. Absolvent disponuje schopnosťami na samostatné vedecké uvažovanie, integráciu poznatkov a kritickú reflexiu nových trendov v oblasti umelej inteligencie. Je pripravený na pokračovanie v doktorandskom štúdiu, ako aj na pôsobenie vo výskumno-vývojových a manažérskych pozíciách. Je schopný samostatného a celoživotného vzdelávania, sleduje aktuálne trendy v oblasti umelej inteligencie a reflektuje ich v praxi aj vo vedecko-výskumnej činnosti. Dokáže jasne a jednoznačne komunikovať výsledky, závery a ich zdôvodnenia nielen odborníkom, ale aj širšej verejnosti.
Povolania
Povolania na výkon ktorých je absolvent v čase absolvovania štúdia pripravený.

Uplatniteľnosť

Hodnotenie uplatniteľnosti absolventov
Ide o nový študijný program (ŠP), na ktorom začnú prví študenti študovať v akademickom roku 2026/2027, takže absolventov ešte nemá. ŠP umelá inteligencia nahradí dva existujúce ŠP inteligentné systémy a hospodárska informatika, ktorých miera uplatniteľnosti sa pohybuje v posledných rokoch medzi 87.5% až 100%. Detailnejšie informácie z rokov 2018 a 2019 možno nájsť aj na: https://uplatnenie.sk Predpokladáme nasledovné typické uplatnenie absolventov: Machine Learning Engineer / AI Architect – návrh a optimalizácia modelov a architektúr systémov s UI, Data Scientist / AI Researcher – návrh a vývoj analytických a prediktívnych modelov, AI Systems Developer – implementácia a nasadzovanie AI riešení v reálnych prostrediach, AI Project Manager / Research Lead – riadenie výskumných a vývojových tímov, Responsible AI Expert / Ethics Advisor – hodnotenie etických, právnych a spoločenských aspektov UI, Doktorand alebo výskumný pracovník v oblastiach AI, ML, NLP, robotiky či dátovej vedy.
Hodnotenie kvality študijného programu zamestnávateľmi
Ide o nový študijný program, na ktorom začnú prví študenti študovať v akademickom roku 2026/2027. Súhlasné vyjadrenia k návrhu študijného programu poskytli: - Ing. Martin Džbor, PhD, MBA – Deutsche Telekom IT Solutions Slovakia, Strategy & Technology Officer - Ing. Ján Majoroš, MBA - Siemens Healthineers Slovakia, Head of Offensive Security Testing

Štruktúra a obsah študijného programu

Odporúčaný študijný plán a informačné listy predmetov v portáli MAIS

Aktuálny harmonogram akademického roka a rozvrh

Harmonogram akademického roka
Rozvrh: Portál MAIS

Personálne zabezpečenie

Osoba zodpovedná za študijný program: prof. Ing. Ján Paralič, PhD.
Osoby vyučujúce profilové predmety: Študijný poradca: Ing. Ján Magyar, PhD.
Zástupca študentov: Bc. Martin Nový
Študijné oddelenie

Priestorové, materiálne a technické zabezpečenie

Zoznam a charakteristika učební
Zoznam a charakteristika učební a laboratórií: https://kkui.fei.tuke.sk/laboratoria/ Z uvedených laboratórií je prístupná podporná technická a softvérová infraštruktúra vytvorená a prevádzkovaná na Ústave umelej inteligencie FEI, ktorá pozostáva z: 1. Privátneho cloudového klastra, ktorý tvorí 10 serverov s celkovou kapacitou 156 CPU a 724 GB RAM s kapacitou úložiska viac ako 6 TB a zdieľaný́ diskový priestor s kapacitou viac ako 100 TB; vrátane serverov vybavených kartami pre GPU výpočty (TESLA K-40c, Quatro RTX4000, Quatro P4000). 2. Integrovaného DataLab cloudového prostredia pre výskum a výučbu, ktoré poskytuje nástroje pre dátovú analytiku a technológie spracovania veľkých dát, vrátane databázového úložiska a rámcov pre distribuované výpočty a hlboké učenie: https://datalab.kkui.fei.tuke.sk Univerzitný vedecký park TECHNICOM (https://uvptechnicom.sk/sk): Startup centrum, Inkubátor, akcelerácia podnikania Univerzitná knižnica (http://www.lib.tuke.sk/): konferenčné miestnosti pre usporiadanie prednášok alebo podujatí partnerov z praxe ako konferencie, hackathony, workshopy, atď.
Informačné zabezpečenie
Prístup k študijnej literatúre a informačným databázam je zabezpečený prostredníctvom Univerzitnej knižnice TUKE: https://www.lib.tuke.sk/#/digitalLibrary Prístup k informačným technológiám je zabezpečený prostredníctvo Ústavu výpočtovej techniky TUKE: https://uvt.tuke.sk/wps/portal/uv/software Rack s 5 servermi (4x IBM: 8 jadier, 8GB; 1x HPE: 10 jadier, 16GB; 2x diskové pole 5 TB) umiestnenými v miestnosti V012 na Vysokoškolskej 4. Kapacity serverov sa využívajú k výučbe predmetov, záverečným prácam, zberu a spracovania dát z modelov zmienených v časti a, ukladanie a zdieľanie výučbových materiálov, propagačné webové stránky študijného programu. Okrem toho pre potreby pracoviska a súvisiacej výučby prevádzkujeme: 1. Privátny cloudový klaster pozostávajúci z 10 serverov s celkovou kapacitou 156 CPU a 724 GB RAM s kapacitou úložiska viac ako 6 TB a zdieľaný́ diskový priestor s kapacitou viac ako 100 TB; vrátane serverov vybavených kartami pre GPU výpočty (TESLA K-40c, Quatro RTX4000, Quatro P4000). 2. Integrované DataLab cloudové prostredie pre výskum a výučbu, ktoré poskytuje nástroje pre dátovú analytiku a technológie spracovania veľkých dát, vrátane databázového úložiska a rámcov pre distribuované výpočty a hlboké učenie.
E-learning
V rámci dištančného vzdelávania sú využívane vhodné metódy aktívneho učenia s cieľom poskytovať študentom interaktívnu, efektívnu a zaujímavú výučbu. Dištančné vzdelávanie spravidla prebieha prostredníctvom softvérovej platformy podporujúcej vzdelávacie aktivity a kolaboratívne štúdium Microsoft Teams. V rámci tejto platformy prebiehajú prednášky a ostatné vzdelávacie aktivity rešpektujúc požiadavky a možnosti študentov. Študijné materiály sú k dispozícii prostredníctvom softvérovej platformy Microsoft Teams alebo e-learningového portálu Moodle, ktorý je používaný aj na overovanie znalostí študentov a úrovne dosahovania plánovaných výstupov vzdelávania. Prednášky, cvičenia alebo konzultácie so študentmi prebiehajú aj prostredníctvom komunikačnej platformy CISCO Webex. Prístup do týchto nástrojov je bezplatný pre zamestnancov aj študentov TUKE. https://uvt.tuke.sk/wps/portal/uv/software/microsoft-office365 https://uvt.tuke.sk/wps/portal/uv/sluzby/webex/prihlasenie-sa-do-webex http://moodle.tuke.sk/
Partneri vysokej školy
Pri zabezpečovaní vzdelávacích činností v študijnom programe Umelá inteligencia v inžinierskom stupni štúdia budú spolupracovať napr. nasledovní partneri: - U.S.Steel Košice s.r.o.: pozvané prednášky na vybraných predmetoch, spoločné laboratórium na pôde TUKE, podnikateľské projekty, - Siemens Healthcare s.r.o.: konzultácie záverečných prác, spoločné laboratórium na pôde TUKE, spoločné vedecké projekty, - BSH Drives and Pumps s.r.o.: pozvané prednášky na vybraných predmetoch, konzultácie záverečných prác, - Betamont s.r.o.: spoločné vedecké projekty, - Microsoft Slovakia s.r.o.: pozvané prednášky na vybraných predmetoch, spoločné projekty, - IBM Slovensko s.r.o.: pozvané prednášky na vybraných predmetoch, spoločné projekty. - Deutsche Telekom IT Solutions Slovakia: pozvané prednášky na vybraných predmetoch.

Prijímacie konanie

Požadované schopnosti a predpoklady pre štúdium
Postupy prijímania na štúdium
Výsledky prijímacieho konania za posledné obdobie

Doplňujúce informácie

Dalšie informácie na webe pracoviska